并没有什么AI产业革命

[绿竹猗猗]

谢谢，我学习一下，再跟您讨论！

多谢喜欢。受宠若惊连夜把酝酿许久的博客文章写了出来。图是用 draw.io 画的，需要源 XML 文件的话把你的 email 站内信我。

https://www.drmindle.com/the-three-worl ... ransformer

受本讨论启发加了关于产业革命的一段讨论。

[hci]

如果AI只是让马工feel good，这个用处就与高级办公家具类似。这可与＂产业革命＂有天壤之別。

事实上，现有的学术研究表明，AI并不提高编程效率。有些马工觉得如此，不过是新玩具的兴奋感所致。

viewtopic.php?t=600678

劳动生产率提高是反映在劳动产品出产上的，而不是劳动者的主观感受。

我说的，不过是把这个道理直白地讲出来而已。你就不适应了？资本主义就是这么赤裸裸的现实，小朋友要学会面对现实。

资本家鼓吹AI的时候的说法更恐怖，直接是裁员，这是非自愿的。我让你们自愿减薪或者多干活，不更温柔么？

不要只看表面。

让马工多干点活，主动降薪，也只有处于剥削阶级的工头才说得出这种话。用这个来说AI没用，就有些掰歪理了。

[绿竹猗猗]

谢谢前辈分享。

萝卜青菜，各有所爱。有些人觉得AI提高了效率，有些人觉得没用。

我个人的使用体验，AI确实提高了效率。让我节省了时间，多些时间干其他的事情（包括在这里灌水），丰富生活。文明的进步不能简单地用多解决几个客户问题（就是你说的多close几个tickets），加快工作进度来衡量（那是资本家的觉悟，马工不需要）。马工也是人，要考虑马工的福利。如果马工觉得干活更舒服了，也是社会的进步。

如果AI只是让马工feel good，这个用处就与高级办公家具类似。这可与＂产业革命＂有天壤之別。

事实上，现有的学术研究表明，AI并不提高编程效率。有些马工觉得如此，不过是新玩具的兴奋感所致。

viewtopic.php?t=600678

劳动生产率提高是反映在劳动产品出产上的，而不是劳动者的主观感受。

我说的，不过是把这个道理直白地讲出来而已。你就不适应了？资本主义就是这么赤裸裸的现实，小朋友要学会面对现实。

资本家鼓吹AI的时候的说法更恐怖，直接是裁员，这是非自愿的。我让你们自愿减薪或者多干活，不更温柔么？

不要只看表面。

[hci]

资本家看了你写的会咋想？

尼妈拿我的钱摸鱼灌水呀。就有二种可能反应：a. 禁用AI，b.裁員。

二者目前都有。

谢谢前辈分享。

萝卜青菜，各有所爱。有些人觉得AI提高了效率，有些人觉得没用。

我个人的使用体验，AI确实提高了效率。让我节省了时间，多些时间干其他的事情（包括在这里灌水），丰富生活。文明的进步不能简单地用多解决几个客户问题（就是你说的多close几个tickets），加快工作进度来衡量（那是资本家的觉悟，马工不需要）。马工也是人，要考虑马工的福利。如果马工觉得干活更舒服了，也是社会的进步。

[toddj]

两年前我就说了，马公觉得GPT大幅度提高了自己的效率，不用什么都从头写了， blah blah，所以AI已经很有用了。

好啊，那你有没有要求多干点活呀？多close几个tickets？主动要求缩短deadline？Sprint缩短到一周？或者把自己的工资砍一部分？

这些都没有，对不对？

那对于资本家来说，劳动生产率就并没有提高，GPT就屁用也没有。

就这么简单个道理。不复杂。

就我看到的，IT公司还没有因为AI取代人工而裁员的情况。号称这样的大厂CEO都是在撒谎，是为了AI造势。

IT公司因为AI取代人工而裁员的情况过去一年已经发生了，马公现在用cursor/windsurf已经能大幅提高效率了，这个正在发生并且会接下来十年一直进步的楼主为什么看不见？具体到各公司马公还在装摸鱼并不等于GPT大幅度提高了自己的效率没发生

[coolcat]

现在的问题是，人人都在搞AI，但没有一个搞成了的。一句话：AI不能落地。

我司处在AI落地第一线，是有很多实际例子的，情况非常不乐观。随便举些例子。

前年底一个公司找到我们。据他们自己说，我们是他们找的第20家AI vendor，以前的vendor全都失败了。

他们是个专门举办专业会议的公司，他们的需求非常简单：他们有一个手机app，参会的人装上之后，可以帮助找会议室，查询talk之类，非常大路货的功能。现在不是AI很火么，就想加个AI聊天功能，用来干上面这些大路货的事。

听起来AI干这个不是手到擒来么？对不对？不是典型的RAG用例么？那咋就干不成呢？

还真就干不成。

首先，不能乱说呀，把别人指引到错误的会议室是不可接受的。RAG不能保证GPT不乱说。这就非常难了。

然后，用户自己是会打胡乱说的，有时候故意捣乱，你得有理有据与其周旋。这个不容易。

我老这么大把年纪了，还熬通宵，用了我司的各种黑科技，最后给了他们一个满意的POC。问题是，人家还是不愿意签合同，觉得响应有点慢。

算了，不讲了，糟心事太多了。

总之，这些事情，不在第一线的是看不见的。

事实上，AGI人们开始用“agent"这种词，就已经相当于承认这波AI完蛋了。因为他们一开始号称的是一切都可以端到端的，根本不需要agent这种概念。这种概念是我这种不承认能有端到端AI的人在用的。

这是我2018年的talk，一上来就澄清现在这波AI只是解决perception问题, 并不能够推理。



这是我2020年的公司博文，第一条：agency.

https://juji.io/blog/three-big-ideas-be ... -platform/

这是我2023年六月发表的软文，第一条：The Agent Framework

https://cxscoop.com/thought-leadership/ ... ust-haves/

最后，2023年回国做的talk，如何正确看待GenAI

https://www.slideshare.net/slideshow/genaipdf/260536464

谁能帮医生charting做了就好了，这玩意太费时间了，还必须得做。具体需求
1. 看之前总结病人情况，需要问哪些问题，需要关注哪些方面
2. 看中间记录对话，给出可能的病情
3. 最后和医生一起给出治疗方案

[hci]

研究表明编程效率并没有提高呀。我信研究。

https://resources.uplevelteam.com/gen-ai-for-coding

Key Insight:

Developers with Copilot access saw a significantly higher bug rate while their issue throughput remained consistent.

你有研究表明提高了么？

我个人体验与上述研究结果一致。我也用AI写代码，比如一些常見算法，比我写得好，但稍微不常见的，就不行。最伤效率的，是隱藏的虫子，一眼看不出，就用了，然后多花好几倍的时间找错。平均下来，就真没提高效率。

用AI是不是编程觉得更简单了？自己胆子更大了？属实。不过这是主观体验而已。这种体验，有些编程语言也能带来，而且其客观效率提高是实打实的。

IT公司因为AI取代人工而裁员的情况过去一年已经发生了，马公现在用cursor/windsurf已经能大幅提高效率了，这个正在发生并且会接下来十年一直进步的楼主为什么看不见？具体到各公司马公还在装摸鱼并不等于GPT大幅度提高了自己的效率没发生

[hahan]

IT公司因为AI取代人工而裁员的情况过去一年已经发生了，马公现在用cursor/windsurf已经能大幅提高效率了，这个正在发生并且会接下来十年一直进步的楼主为什么看不见？具体到各公司马公还在装摸鱼并不等于GPT大幅度提高了自己的效率没发生

只要quarterly revenue 或者 profit 的二阶导数是负的 就会裁员喝外包
没法证明是ai提高生产效率导致的
我的体感是行业没有新的增长点导致外包和裁员

[toddj]

研究表明编程效率并没有提高呀。我信研究。

https://resources.uplevelteam.com/gen-ai-for-coding

Key Insight:

Developers with Copilot access saw a significantly higher bug rate while their issue throughput remained consistent.

你有研究表明提高了么？

我自己写code效率提高了很多，bug我可以fix,ai也能帮我一起讨论研究，copilot微软做的东西从来都是垃圾不等于没有别的好ai tool.
班上马公科学家很多都可以证明，你为什么一定要信整天灌水的垃圾文章呢？学术界的灌水文章也是产业链，和大家摸鱼有什么区别。对于一个观点结论，蹭个热点的说，用第一性原理自己判断一下不是更好？

现在第一阶段ai容易做的是都出来了，难做的大家慢慢做，需要3-10年吧

[hci]

上面我用第一性原理分析了呀。

隐藏虫子导致整体效率并无提高。

AI写码不出虫子是不可能的。这也是第一性原理。

我自己写code效率提高了很多，bug我可以fix,ai也能帮我一起讨论研究，copilot微软做的东西从来都是垃圾不等于没有别的好ai tool.
班上马公科学家很多都可以证明，你为什么一定要信整天灌水的垃圾文章呢？学术界的灌水文章也是产业链，和大家摸鱼有什么区别。对于一个观点结论，蹭个热点的说，用第一性原理自己判断一下不是更好？

现在第一阶段ai容易做的是都出来了，难做的大家慢慢做，需要3-10年吧

[abovetherim]

多谢喜欢。受宠若惊连夜把酝酿许久的博客文章写了出来。图是用 draw.io 画的，需要源 XML 文件的话把你的 email 站内信我。

https://www.drmindle.com/the-three-worl ... ransformer

受本讨论启发加了关于产业革命的一段讨论。

啊？这图是你自己做的？还有相关博文？失敬失敬！佩服

[wdong]

上面我用第一性原理分析了呀。

隐藏虫子导致整体效率并无提高。

AI写码不出虫子是不可能的。这也是第一性原理。

别说AI不出bug，人不出bug都不可能。我所有对AI的各种乐观，全都是基于和人的对比。

[hci]

在自己写的code里找出那种简单bug比在AI写的里面找要容易很多。自己写的码，一跑发现有错误，一般马上知道出了啥问题，因为脑子里有context。AI写的码，每个错误都是需要仔细debug的，因为脑子里面没有context。两者需要花费的时间不是一个数量级的。

这就是差别。

写码的效率主要就是个context的问题。mental context。

你说什么10万美元工资的人写的码不能用，那是你不会管理。成功的大的项目，构架和初步实现，都必须是一两个老司机已经全部搭好了的。成百上千的新人不过都是照猫画符，往里面填东西而已，哪有让他们自己写东西的。他们都在照猫画符，所以不存在什么“写的码不能用”的情况。

所有成功的大型软件项目，有一个算一个，都是这样运作的。Unix, Linux, 你能数得出的大型软件项目，都有一两个老司机起头搭好架子，跑起来之后，后来才有大量人加入。

据我所知，没有任何项目是个例外。

这也是为啥成功的技术高管都有自己的senior IC，带着跟自己走。自己换工作，这些人也要带走。这是没有办法的事。软件行业没有这种老司机玩不转。

别说AI不出bug，人不出bug都不可能。我所有对AI的各种乐观，全都是基于和人的对比。

[wdong]

在自己写的code里找出那种简单bug比在AI写的里面找要容易很多。自己写的码，一跑发现有错误，一般马上知道出了啥问题，因为脑子里有context。AI写的码，每个错误都是需要仔细debug的，因为脑子里面没有context。两者需要花费的时间不是一个数量级的。

这就是差别。

写码的效率主要就是个context的问题。mental context。

你说什么10万美元工资的人写的码不能用，那是你不会管理。成功的大的项目，构架和初步实现，都必须是一两个老司机已经全部搭好了的。成百上千的新人不过都是照猫画符，往里面填东西而已，哪有让他们自己写东西的。他们都在照猫画符，所以不存在什么“写的码不能用”的情况。

所有成功的大型软件项目，有一个算一个，都是这样运作的。Unix, Linux, 你能数得出的大型软件项目，都有一两个老司机起头搭好架子，跑起来之后，后来才有大量人加入。

据我所知，没有任何项目是个例外。

这也是为啥成功的技术高管都有自己的senior IC，带着跟自己走。自己换工作，这些人也要带走。这是没有办法的事。软件行业没有这种老司机玩不转。

我觉得我们对低端程序员的能力估计是一致的。本来这群人的战斗力大家是不太清楚的，现在这批人的窗户纸都捅破了。现在做agent，一个技术问题就是怎么通过面向AI的**软件工程**把这些“大量人”给干掉。我觉得是很有可能的。事实上软件工程的基本假设就是人是不reliable的。只不过目前的软件工程都是面向人的，而且软件工程的技术本身太落后了最近都没人说了。但并不表明软件工程这个问题的提法不对。

[wildthing]

在自己写的code里找出那种简单bug比在AI写的里面找要容易很多。自己写的码，一跑发现有错误，一般马上知道出了啥问题，因为脑子里有context。AI写的码，每个错误都是需要仔细debug的，因为脑子里面没有context。两者需要花费的时间不是一个数量级的。

这就是差别。

写码的效率主要就是个context的问题。mental context。

你说什么10万美元工资的人写的码不能用，那是你不会管理。成功的大的项目，构架和初步实现，都必须是一两个老司机已经全部搭好了的。成百上千的新人不过都是照猫画符，往里面填东西而已，哪有让他们自己写东西的。他们都在照猫画符，所以不存在什么“写的码不能用”的情况。

所有成功的大型软件项目，有一个算一个，都是这样运作的。Unix, Linux, 你能数得出的大型软件项目，都有一两个老司机起头搭好架子，跑起来之后，后来才有大量人加入。

据我所知，没有任何项目是个例外。

这也是为啥成功的技术高管都有自己的senior IC，带着跟自己走。自己换工作，这些人也要带走。这是没有办法的事。软件行业没有这种老司机玩不转。

我认为可以先把算法想好，把实现方法想好。然后让LLM用算法产生程序，同时产生test cases
我一般写程序都是把types先写出来。这样很少出错。测试也容易。

效率是会提高很多的。就是看你怎么用拉。完全让LLM产生的程序经常有稀奇古怪的毛病

[wdong]

我认为可以先把算法想好，把实现方法想好。然后让LLM用算法产生程序，同时产生test cases
我一般写程序都是把types先写出来。这样很少出错。测试也容易。

效率是会提高很多的。就是看你怎么用拉。完全让LLM产生的程序经常有稀奇古怪的毛病

我会先和AI讨论设计，满意后再讨论关键的技术细节，再满意了才产生程序。 然后看一遍。 比从头自己写舒服。 目前并不能省特别多的时间，但是省力气。 如果不管得这么细，出了问题不好定位。 Debug的开销比写程序的开销一般要大。

这种习惯的转变是有难度的，我现在还是会肌肉记忆命令行直接vi打开编辑。需要时不时提醒自己转变习惯。 现在当然vi跟AI打平没啥问题，但是将来肯定不行。

[fantasist]

资本家看了你写的会咋想？

尼妈拿我的钱摸鱼灌水呀。就有二种可能反应：a. 禁用AI，b.裁員。

二者目前都有。

你既然知道二者目前都有，还在deny AI提升程序员生产力？这不自相矛盾么。
负责搭架子、debug疑难杂症（不管是新人还是AI生成的）的老司机暂时无法被取代，不代表coding界AI产业革命没有发生，尤其是newgrad hc已经被大幅砍掉了。

我和身边的老司机们看法一致，只谈调用基本的lib和API，AI生成代码和注释，省去查stackoverflow和项目文档（大部分超烂）的时间，已经远远超过生成错误代码造成的debug overhead。更别说bootstrap一个不熟悉的framework时，节省的effort更多。

[ccmath]

跑个题，new grad现在能做啥？当老司机候补来培养吗？

你既然知道二者目前都有，还在deny AI提升程序员生产力？这不自相矛盾么。
负责搭架子、debug疑难杂症（不管是新人还是AI生成的）的老司机暂时无法被取代，不代表coding界AI产业革命没有发生，尤其是newgrad hc已经被大幅砍掉了。

我和身边的老司机们看法一致，只谈调用基本的lib和API，AI生成代码和注释，省去查stackoverflow和项目文档（大部分超烂）的时间，已经远远超过生成错误代码造成的debug overhead。更别说bootstrap一个不熟悉的framework时，节省的effort更多。

[fantasist]

跑个题，new grad现在能做啥？当老司机候补来培养吗？

不知道，现在cs相关专业的newgrad找工作特别难。我们组有个暑假实习生给了return offer想让他全职接着干，他去跟学校申请part time，学校非常开心地帮忙走了流程，说是他这届极少数找到工作的。

[Vogel]

不会是 webex 会议吧，，

这个你和我们对接就不会存在这样的困惑，这个主要是做出来给大众使用。你废了九牛二虎之劲做出来的东西没人用也不行，chatgtp 为啥成功，因为大众需要，而自动驾驶我不需要啊，除非我太困快撞到边牙的时候来个防撞自动拐弯。